论文标题： A Dual-Functional System for the Classification and Diameter Measurement of Aortic Dissections Using CTA Volumes via Deep Learning

期刊：Engineering

作者：Zhihui Huang, Rui Wang, Hui Yu, Yifan Xu, Cheng Cheng, Guangwei Wang, Haosen Cao, Xiang Wei, Hai-Tao Zhang

发表时间： March 2024

DOI：https://doi.org/10.1016/j.eng.2023.11.014

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华中科技大学人工智能与自动化学院张海涛教授团队与同济医院心脏大血管外科主任魏翔教授团队合作在中国工程院院刊《Engineering》上发表了关于主动脉夹层自动诊断的智能医学工程交叉领域最新研究成果“A dual-functional system for the classification and diameter measurement of aortic dissections using CTA volumes via deep learning”。

主动脉夹层是最具致命性的心血管疾病之一，具有很高的死亡率。其在人群中的患病率为0.2%到0.8%，及时诊断是为患者生命争取时间的关键。胸腹主动脉CTA是诊断主动脉夹层的最有效手段，但人工的精确检测依赖丰富的专家知识，在一些医疗资源欠缺的地区容易导致漏诊、误诊。因此，开发一种能够识别和分类主动脉夹层类型并测量主动脉直径的自动诊断系统是一项紧迫而具有挑战性的任务。但由于数据少、干扰特征归纳不准确，使得早前的研究精度欠缺，如何增强算法对干扰特征的区分能力以实现夹层的自动高精检测、分型和尺寸测量这一完整过程一直是一个挑战。

目前夹层CTA的公开数据较少，样本量不够，影响算法临床应用的精度。为此，该研究团队从武汉同济医院心血管外科采集了279例CTA影像，从中提取了61,190张扫描图像，如图1所示。该数据集提供了对难以识别特征的切片级归纳，有助于提高对主动脉夹层的识别和分类的准确性。

图1

作者从患者断层扫描入手，进而评估整体的患病状况。如图2所示，借助两阶段的深度学习网络，在切片层面对血管的状况进行分段和分类。进而从切片的患病得分计算得到整体的患病分析情况，实现对主动脉夹层的诊断以及DeBakey分型。同时能在切片层级对主动脉的直径进行测量，开发出一个双功能的系统。

图2

作者在切片层面对采集的数据进行了分析，归纳出了包含内部阴影、伪影等在内的6种干扰特征。通过在训练过程中将其中的一类干扰引入，有效提升了该系统在切片层级对夹层的检测精度，提升了患者级的诊断和分类性能，主动脉夹层分型的F1分数为0.94。

该研究最终实现了主动脉夹层的高精度自动诊断，为了验证其在临床应用中的价值，该系统根据诊断结果向心脏外科专家提供建议，对I型夹层的患者建议同时进行升主动脉/主动脉弓置换手术和顺行支架置入，对于II型夹层患者建议采用升主动脉/主动脉弓置换手术，而对于III型夹层的患者则建议可采用主动脉覆膜支架腔内隔绝术。在65例患者身上进行验证，其建议的方法与经验丰富的临床医生实际采用的手术治疗方法的平均一致性达到了88.6%。该系统若能推广应用，将会使更多的主动脉夹层患者更早明确诊断，并接受合适的手术治疗方式，从而得到更大的生存机会。

引用信息：Zhihui Huang, Rui Wang, Hui Yu, Yifan Xu, Cheng Cheng, Guangwei Wang, Haosen Cao, Xiang Wei, Hai-Tao Zhang. A dual-functional system for the classification and diameter measurement of aortic dissections using CTA volumes via deep learning. Engineering 2024, 34: 83–91. doi: 10.1016/j.eng.2023.11.014

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https://doi.org/10.1016/j.eng.2023.11.014

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